Flow Efficiency: Woher die 5–15 % stammen — und warum sich kein Normalwert belegen lässt

Wer sich mit Durchlaufzeiten beschäftigt, stößt früher oder später auf eine Zahl: 5 bis 15 Prozent Flow Efficiency seien in der Wissensarbeit typisch. Sie steht in Vorträgen, in Trainingsunterlagen und in der Dokumentation von Werkzeugen, die Flow Efficiency messen.

Anlass, ihr nachzugehen, war ein praktischer: Für einen Rechner sollte ein Vergleichswert hinterlegt werden — und dessen Herkunft sauber ausgewiesen. Je weiter sich die Spur zurückverfolgen ließ, desto unklarer wurde sie.

Was Flow Efficiency misst

Flow Efficiency setzt die Zeit, in der tatsächlich an einer Sache gearbeitet wurde, ins Verhältnis zur gesamten Durchlaufzeit:

Flow Efficiency = Bearbeitungszeit ÷ Durchlaufzeit × 100

Eine Anforderung, die vom Auslösen bis zum Ergebnis zwanzig Arbeitstage braucht und dabei zwei Tage echte Bearbeitung enthält, kommt auf zehn Prozent. Die übrigen achtzehn Tage sind Warten: auf eine Freigabe, auf eine Zuarbeit, auf eine Umgebung, auf jemanden, der gerade an etwas anderem sitzt.

Die Kennzahl ist deshalb interessant, weil sie den Blick von der Geschwindigkeit einzelner Personen auf die Übergänge zwischen ihnen lenkt. Schnellere Teams verkürzen selten die Bearbeitungszeit — sie verkürzen die Wartezeit dazwischen.

Die Suche nach der Primärquelle

Die Zahl wird verschiedenen Quellen zugeschrieben. Keine der Zuschreibungen hält einer Prüfung stand.

Am häufigsten genannt wird This Is Lean von Niklas Modig und Pär Åhlström (2012). Das Buch behandelt Flusseffizienz als Konzept — die Wertebereiche stehen dort nicht.

Die zweite Spur führt zu David J. Anderson, mündlich auf Konferenzen. Sie ist anekdotisch belegt und hat ein zusätzliches Problem: Andersons eigene Schule nennt heute 1 bis 25 Prozent, in Bestfällen bis 40 — nicht 5 bis 15. Dieselbe Faustregel wird parallel Daniel Vacanti zugeschrieben. Und der meistzitierte Artikel zum Thema, von Julia Wester aus dem Jahr 2016, nennt überhaupt keinen Urheber.

Wer also „stammt von X, nicht von Y“ sagt, tauscht eine schwache Zuschreibung gegen die nächste. Die Urheberfrage führt nicht weiter — und sie ist auch nicht der Punkt. Der Punkt ist: Für die 5 bis 15 Prozent existiert keine veröffentlichte Erhebung.

Was tatsächlich gemessen wurde

Eine veröffentlichte Messung gibt es. Nick Brown wertete bei ASOS.com über zwölf Monate 63 Teams aus und veröffentlichte die Ergebnisse im Juli 2023 im ASOS Tech Blog:

• 9 bis 68 Prozent gemessene Flow Efficiency über alle Teams
• 35 Prozent im Durchschnitt
• unter 20 Prozent: niedrig
• 20 bis 40 Prozent: mittel
• 40 bis 60 Prozent: hoch
• über 60 Prozent: sehr hoch

Der Abstand zur Faustregel ist erheblich. Ein Team mit 30 Prozent liegt nach der verbreiteten Regel weit über dem Üblichen — nach der einzigen vorliegenden Messung im mittleren Bereich.

Warum auch diese Zahlen kein Benchmark sind

Die naheliegende Reaktion wäre, die alte Faustregel durch die neue Spanne zu ersetzen. Das wäre derselbe Fehler noch einmal.

63 Teams aus einem einzigen Unternehmen sind etwas anderes als regulierte Konzern-IT, ein Startup oder ein öffentlicher Auftraggeber. Freigabewege, Abhängigkeiten und Prüfpflichten unterscheiden sich so stark, dass ein unternehmensübergreifender Normalwert wenig plausibel ist.

Die Messung ersetzt die Faustregel deshalb nicht. Sie zeigt etwas Wichtigeres: Für Flow Efficiency gibt es offenbar keinen universellen Normalwert.

Der zweite Grund, warum Vergleiche selten tragen

Neben der Zusammensetzung der Organisation steht ein methodisches Problem: Flow Efficiency ist nicht eindeutig definiert, solange zwei Festlegungen fehlen.

Wann beginnt die Uhr? Mit dem Eingang der Anforderung oder erst mit der Zusage, sie zu bearbeiten? Zwischen beiden Zeitpunkten kann ein Backlog von Monaten liegen. Startet die Messung erst bei der Zusage, sieht dieselbe Organisation deutlich besser aus.

Was zählt als Arbeit? Nur aktive Bearbeitung, oder auch Abstimmungen, Reviews und Tests? Wer Wartezeit in Prüfschritten als Arbeit verbucht, hebt den Wert, ohne etwas zu verbessern.

Beide Festlegungen sind vertretbar — aber zwei Organisationen, die sie unterschiedlich treffen, messen nicht dasselbe. Ein Vergleich über Unternehmensgrenzen setzt eine Vereinheitlichung voraus, die in der Praxis nirgends stattfindet. Genau deshalb ist der eigene Verlauf aussagekräftiger als jeder fremde Wert.

Was das praktisch bedeutet

Wer sein Team mit 5 bis 15 Prozent vergleicht, misst gegen einen Wert ohne belastbare Grundlage — und hält unter Umständen eine unterdurchschnittliche Flow Efficiency für normal. Das ist die teurere Richtung des Irrtums: Sie führt dazu, dass niemand nachsieht.

Sinnvoller ist die umgekehrte Reihenfolge. Erst den eigenen Wertstrom über mehrere Messpunkte beobachten — dieselbe Definition, dieselbe Erhebung, über mehrere Wochen. Dann über Veränderungen und Zielwerte sprechen. Der eigene Verlauf ist die einzige Vergleichsgröße, die für die eigene Organisation tatsächlich gilt.

Und wenn ein Wert genannt wird, gehört die Herkunft dazu. Eine Kennzahl ohne Quelle ist eine Meinung mit Nachkommastelle.

Wer den eigenen Wert einmal ausrechnen möchte: Der Flow-Efficiency-Rechner stellt die Tage von der Auslösung bis zum Ergebnis neben die Stunden echter Arbeit. Kostenlos, ohne Anmeldung, nichts verlässt den Browser.

Quellen

• Nick Brown: Our survey says… uncovering the real numbers behind flow efficiency — Messung über 63 Teams bei ASOS.com, zwölf Monate. ASOS Tech Blog, 27. Juli 2023.
• Zur verbreiteten 5–15-Prozent-Regel ließ sich im August 2026 keine Primärquelle ermitteln. Geprüft wurden unter anderem This Is Lean (Modig/Åhlström 2012, enthält die Wertebereiche nicht), mündliche Konferenzaussagen von David J. Anderson sowie der meistzitierte Artikel von Julia Wester (2016), der keinen Urheber nennt.